企业数字化、协调成本与决策模式转型

聂爱云 王善骝 何小钢

一 引 言

决策权分配历来是社会组织结构中的重要问题，无论是在古代使节出访还是在现代企业组织结构中，决策权分配问题都颇为关键。决策模式的选择对现代企业发展同样重要，因为这一问题应对恰当与否直接关系到企业经营绩效(Chandler，1962[1]；Williamson，1975[2])，甚至会影响企业命运。这从本田汽车公司的决策结构演变过程可见一斑。根据詹森(2008)[3]记载，本田汽车公司经历了“集权—分权—集权”的演进，这一过程中伴随着企业绩效的起伏。而同期，大量跨国企业也都改变了其组织内部决策权的分配，与本田不同的是，多数企业都是将决策权从集权向分权调整。总体而言，企业决策权配置的演变没有固定模式，集权或分权模式的优劣并不是绝对的。企业组织决策模式并非一成不变，企业会随时根据自身面临的经济环境与技术条件及时调整组织结构。

随着人工智能、5G等新型信息通信技术的大规模应用，企业迎来新的发展机遇，同时也带来了许多挑战。首当其冲的就是，信息化与数字化给企业组织结构与决策模式带来的冲击(陈国青等，2020)[4]。数字化建设会让企业的组织结构趋向扁平化，这无形中增加了企业管理层的管理半径，因此会趋向于采用分权决策模式，为数不多的经验研究也支持这个观点(Brynjolffson et al.，2002[5]；Acemoglu et al.，2007[6])。但是在企业实践中可以看到不少特例：沃尔玛公司在2010年开始全面转向集权就是最引人注目的例子。沃尔玛一直以来都是全球零售行业数字化的先行者。经过几十年的发展，目前已经建立起全球性的信息资源管理、数据交换和分析、自动订货、自动补货等系统模块，甚至建立了自有的专用卫星通信中心来连接各个模块。但是从2014年开始，沃尔玛开始“逆势而为”，放弃了以往备受推崇的分权式经营管理模式，全面转向集权。他们认为在产品质量控制、成本节约以及统一营销等方面，集权模式可以表现出极其明显的优势。从这点来看，企业数字化并不完全和绝对地带来决策分权，这和以往研究一直认定的“信息化(数字化)一定会导致决策分权”论调是不一致的。理论与现实的背离，亟待更进一步的探索。

在新的数字化环境下，企业的信息获取、资源分配以及产销协同方式发生根本性变化。与此同时，企业经营环境的不确定性不断增加，企业对协调性的需求也日益增长。产业数字化对企业原有组织和决策模式提出了更高的要求，企业如何通过组织转型适应数字技术环境成为理论与实践界关注的重要问题(徐鹏和徐向艺，2020)[7]。企业数字化与决策模式如何有效匹配是制造业成功转型的关键，只有建立起合适的决策模式才能避免陷入“信息技术生产率悖论”(何小钢等，2019)[8]。在信息化和数字化带来的不确定性和协调性日益增长的情况下，企业到底是如何配置决策权的？哪些因素对企业决策权配置起关键作用？信息通讯技术到底会导致企业决策分权还是集权？解答这些问题对于制造业数字化成功转型大有裨益。

本文基于Dessein和Santos(2006)[9]、Dessein和Minami(2019)[10]的研究，发展一个协调适应模型，在考虑信息化和数字化导致的不确定性与协调性需求不断增加的基础上，探索数字化条件下企业决策模式选择问题。与Dessein和Santos(2006)[9]分析企业内部何时应该采用团队分工而不考虑协调适应性不同，本文借鉴Dessein和Minami(2019)[10]的方法，尝试将协调适应性应用于企业决策权配置。在本文的模型中，组织决策权配置设计的核心问题是实现组织中相互依赖任务之间的协调和保持其适应不断变化环境的能力。进一步地，基于世界银行调查2005年数据对模型得出的结论进行实证检验。研究发现：(1)企业的协调性需求会影响企业的协调成本，而企业面临的环境不确定性通过影响企业的适应成本，进而影响企业的纵向分工结构；(2)企业的协调性需求促使企业采用集权决策结构，而企业所面临的环境不确定性则会促使企业采用分权决策结构；(3)数字化能够通过影响垂直方向的信息沟通效率来降低企业的适应成本，进而提高企业的集权倾向，但是水平方向信息沟通效率的提升也能降低企业内部协调成本，进而推动企业决策结构走向分权，两种效用强弱受到企业内部协调性需求的影响。

相比现有文献，本文的贡献主要有：第一，在考虑不确定性与协调性的基础上，拓展了企业决策权配置的形成机制研究。与单方面地基于委托代理理论(Aghion和Tirole，1997[11]；Dessein，2002[12])和基于专业知识(芮明杰和陈守明，1999[13]；李卫东和林志扬，2007[14]；Bloom et al.，2014[15])研究企业决策权配置问题不同，本文考虑面临不确定性和协调性双重需求条件下的企业决策权配置，这更加贴近当前的数字经济环境。第二，研究数字技术对协调性和不确定性两类属性的影响，丰富了数字技术影响企业决策权配置的相关文献，突破了以往单一视角的研究(彭赓等，2001)[16]。第三，丰富了企业决策权配置的经验研究，为数不多的经验研究基本上局限于单向研究，并未识别各因素影响企业决策权配置的机制，本文研究数字技术与不确定性、协调性的相互影响，推进和发展Dessein和Minami(2019)[10]的洞见，是国内少数比较系统地从理论与实证两个层面探索企业在面对新一轮信息技术革命时如何调整决策模式的文献。另外，从实践上看，企业决策模式对企业绩效提升至关重要，本文研究结论对指导企业在智能制造与数字经济环境下设立适宜的决策模式具有一定参考意义，可为企业构建与数字经济时代匹配的决策模式提供思路。

二 文献综述

在交易成本经济学理论和不完全契约理论两大企业理论的源流下，诸多研究探讨企业内部权力应该如何配置的问题，研究方法方面也不拘泥于规范研究，特别是随着计量经济学的发展，很多研究也采用实证方法来探讨企业权力应该如何配置以及解释为何企业的决策权应该如此配置。本文主要采用不完全契约理论框架来研究企业内部决策权配置问题，因此，集中综述这一领域的相关观点，另外回顾信息技术应用影响企业决策权配置的相关研究。

(一)基于委托代理的决策权配置理论

20世纪五六十年代开始发展的博弈论为企业内部集权与分权选择问题提供了一个很好的研究工具。诸多学者在不完全契约理论框架下基于委托代理理论来研究企业决策权配置的问题。Aghion和Tirole(1997)[11]开创性地建立了一个组织内形式上的权威与真实权力(对决策的实际有效控制)的决策权分配理论，并说明了形式上的权威结构如何能够适应不同程度的“真实”权力的机制。在此基础上，Dessein(2002)[12]进一步分析了激励冲突、环境不确定性与通信效率对决策权配置的影响。他们发现只要激励冲突相对于环境不确定性不大，那么委托人最优选择是分权。而在保持激励冲突不变的情况下，改变信息结构，比如环境不确定性变小且委托人能够检查核实代理人汇报本地的环境信息则会选择集权。Acemoglu et al.(2007)[6]基于委托代理理论分析了新技术扩散与企业分权之间的关系。他们认为集中决策依赖于委托人所知的信息，且假设相对于代理人的信息优势，委托人拥有的信息与公开信息等同。因此，当面临特定技术冲击时，委托人会将权力授予具有信息优势的代理人，但代理人可以利用其信息优势做出不符合委托人最佳利益的选择。而当那些关于特定技术的可用公共信息增加，这个平衡偏向集权。他们通过实证分析进一步得出，接近技术前沿的公司、更加异质环境中的公司以及更年轻的公司更有可能选择分权。他们所采用的实证方法与度量方式具有相当的开创性，为后续实证研究提供了参考。

(二)基于专业知识的决策权配置理论

虽然哈耶克和詹森在集权与分权的讨论中引入知识的概念开了思想先河，但在企业内部基于知识的决策权配置理论直接来源于泰勒和马克斯韦伯的组织设计思想。哈耶克认为组织绩效源于对资源的最佳利用，而资源配置又需要将知识与决策权结合。哈耶克认识到，经济效率取决于决策权威和对决策起支撑作用的知识之间的匹配关系。一般来说，一个组织是采用集权还是分权的组织结构，关键在于知识在组织中的分布状态，分散的和不确定的知识分布应采取分权的组织结构，集中和确定的知识分布应当倾向于采用集权的组织结构。当一些知识无法传递或者传递成本过高时，决策者无法获得某些特定地点、特定时间相关的知识，因此，决策权的分解是保证决策正确的唯一方法。学者基于他们的思想进行了大量关于企业组织决策结构的研究，Christie et al.(2003)[17]认为企业为了实现利润最大化的目标，需要权衡知识转移成本和控制成本后将知识转移给有权做出决策的人或将决策权转移给拥有知识的单位或个人。Bloom et al.(2014)[15]基于专业知识在科层组织中的分布与决策结构的分析框架来研究信息技术与通信技术这两种截然不同的技术对决策结构的影响。芮明杰和陈守明(1999)[13]指出，降低知识传播成本并不一定就会带来集权。只有当技术能提高专门知识从较低层次向上传送更加高效便捷时才会引发集权。程德俊等(2001)[18]也认同组织设计的一个关键问题是保持知识与权力的匹配这一观点，组织是集权还是分权主要由知识在企业中的分布决定，而专业知识在组织中的分布受制于企业所在行业、企业规模等几个方面因素。

(三)基于协调与适应成本的授权理论

研究者还从企业协调与适应的角度来研究企业的决策权分配。为保持竞争力，企业必须在响应本地环境的同时协调企业内部的各项活动。诸多文献分析了在组织内部广泛分布软性信息(即难以被编码、标准化，区别于硬性信息)且组织参与者具有策略性行为应对时协调与适应问题如何影响企业组织结构中决策权配置(Dessein和Santos，2006[9]；Rantakari，2008[19]；Alonso et al.，2008[20])。他们研究发现，集中式和分权式决策结构之间的绩效差异在协调的重要性上是非单调的。如果参与者之间的激励冲突足够小，且可获得的信息相同，那么集中决策总是优于分散决策。在考虑了集中授权高度依赖于准确的沟通后，任何可替代治理结构都可能优于集中授权(Rantakari，2008)[19]。因此，在完全考虑信息与沟通的情况下，企业的分权模式优于集权模式。Dessein和Santos(2006)[9]创新性地构建了一个团队模型来论证企业组织内部任务之间存在协调与适应引发的分工和专业化问题。他们的研究并没直面协调与适应引发的决策权配置问题，但是其建立的团队理论为后来的研究提供了理论工具。Alonso et al.(2008)[20]基于团队理论研究了管理部门在面对私人信息和策略沟通时如何权衡决策行动中面临的协调与适应问题。之后，Alonso et al.(2015)[21]考虑了一个多部门、利润仅取决于每个部门的产量如何匹配本地需求这一具体的场景，他们的结论与之前结论相左：企业面临的竞争加剧可能有利于决策的集中化而不是分散化。Dessein 和Minami(2019)[10]实证研究发现，只有当协调性需求较小时，环境不确定性才会导致更多的权力下放。相反，当协调性需求很高时，环境不确定性与任务集权正相关。

(四)数字化(信息通信技术)与决策权配置

信息技术应用在一定程度上能够减轻企业决策者在决策过程中的信息工作负载，进而影响企业的组织设计和决策权配置。从用途来看，可以将信息通信技术分为信息技术和通信技术。信息技术的基本特征与数据存储容量、传输容量和处理能力有关。而通信技术的基本特征则与数据传输速度与精度相关。基于这两个分类的特征，可以将信息通信技术对企业决策结构的影响划分为两类基本属性：沟通属性与辅助决策属性(Huber，1990)[22]。沟通属性包括：跨越时间与空间的信息沟通能力，快速沟通，精准针对目标群体，更可靠、更便宜地记录和索引通信事件的内容和性质，更灵活地控制访问、交流数据库的能力。辅助决策属性包括：给企业带来更高效和高容量信息的能力，更高效精准的内外部信息获取能力，更强大的数据分析和决策能力。因此，信息通信技术与决策权配置的关系是模糊不清的：一方面，沟通属性会降低基层部门对本地事务的信息优势和减少上级传递信息的遗漏，即降低通信成本和提高公司总部收集与处理基层部门运营情况相关信息的能力。委托人掌控能力的提高会增加集中决策(Aghion和Tirole，1997)[11]；另一方面，辅助决策能力会降低基层单位获得决策所必须专业知识的成本，使基层单位也能获得相当的专业知识支持。同时基层更靠近本地环境，有本地信息优势，从这个角度看信息技术会增加企业分权的倾向。

Garicano(2000)[23]认为企业中有许多问题需要解决。简单、程序化的任务由层次结构较低层的人执行；复杂、非程序化问题向上传递给管理层。该框架在一定程度上回答了信息和通信技术对企业组织的影响。Bloom et al.(2014)[15]在这个分析框架下分析对工厂经理的授权问题。他们发现信息技术的改进会推动决策“下降”导致权力下放，而通信技术的改进会推动决策“上行”导致集中化。Nault(1998)[24]认为，通过将信息提供给决策者或重新设计监控和激励结构，信息化技术并不一定就有利于分权的组织设计。彭赓等(2001)[16]认为组织决策结构优化的关键是信息让渡成本和决策权代理成本的总和最小化，当信息技术能有效降低信息让渡成本，企业经理层直接做出决策的信息更有效率，企业就会采用集中决策的模式。也有学者认为信息通信技术剥离了决策主体在决策过程中需要显性知识的处理任务，通过将地域性知识和隐性知识显性化来降低决策的度量成本和决策外部性的内部化成本，最终影响企业绩效(李卫东和林志扬，2007)[14]。

总体而言，尽管分析角度迥异，企业决策结构的文献大多基于成本收益的分析框架来进行，这些文献在理论上对目前企业的决策结构选择有一定的解释力。但是这一领域的研究仍然有些进步的空间。首先，目前大部分基于理论分析得到的结论尚未通过现代计量方法和统计方法的检验。其次，大部分对企业决策权配置决定因素的研究局限于各因素本身的讨论，并未就因素间互动关系对企业决策权配置的影响展开讨论。最后，信息技术与决策结构相关的文献尚未完全厘清信息技术在企业决策结构决定中的地位：到底是决定性的因素还是作为调节变量的地位强化(或弱化)了其他因素对企业决策结构的影响。

三 理论模型

(一)模型假设

企业组织目标是适应不断变化的环境，适应环境所需的信息可能来自于基层单位。组织选择最佳的方式来利用这些本地信息：组织可以为基层单位提供决策的灵活性，使他们能够根据独自观察到的本地信息来定制行动，也可以通过行政命令让基层单位直接执行领导层预先制定的行动并忽略当地信息。这两种迥异的行为方式会影响任务间协调：在前一种模式下，组织为了获取适应性就必须在事后进行高成本且不完美的信息沟通来实现专业基层单位之间的协调；而在后一种模式中，由于基层单位行为完全可以预测且事先实现协调，因此不需要基层单位间相互沟通而避免了协调成本。本文在Dessein和Santos(2006)[9]、Dessein和Minami(2019)[10]的工作基础上发展了一个协调适应模型。其中，Dessein和Santos(2006)[9]并未直接将协调适应模型应用于分析企业的分权与集权选择，只分析了企业内部何时应该采用团队分工。Dessein和Minami(2019)[10]在此基础上尝试将这一模型应用于分析企业决策权配置问题。在本文的模型中，组织决策权配置设计的核心问题是实现组织中相互依赖的任务之间协调和保持其适应不断变化环境的能力。即使从信息传输与内部沟通的角度看，仍然需要权衡协调与适应性最终确定合适的决策模式。为构建模型，本文做出以下三个假设。

假设1：就企业而言，其生产过程是由N个工序(或任务)构成，且每个任务都是同质的。单个任务包括进行主要行动ai和辅助行动cij(j≠i)。主要行动决策的关键是适应与匹配当地环境的程度，该操作应尽可能接近本地信息。辅助行动是为了与企业内部其他任务协调而发生的行动，这些操作应尽可能接近其他工序的主要操作。Dessein和Santos(2006)[9]举了一个关于开发专有操作系统的例子来说明主要行动和辅助行动的特征(1)Dessein和Santos(2006)[9]的例子描述了软件开发服务业生产的过程。操作系统中一个模块可能专注于流程管理器，另一个模块负责网络访问。每个模块将具有特定于其功能的操作，就是框架中的主要行动。但与此同时，模块必须组合成一个连贯的整体软件设计选择，这些模块的和谐组合即是设置中的辅助行动。。在此，本文举一个制造业生产的例子来说明，生产某项铸件时，规格、质量这些要素就属于主要行动的范畴；但是这个铸件的生产时机等需要与其他铸件生产协同的要素就属于辅助行动的范畴。

假设2：企业所面临的最大可能利润是固定的，假定为K。这一理论最大利润不受企业协调成本和适应成本的影响，是企业外生决定的。即当企业完美适应和完美协调时所获得的利润。

假设3：企业生产过程中各个工序同质，因此，同一企业内部各个工序间的协调性需求是一致。协调性需求表现为工序之间的相互依赖性，协调性需求越高的企业越需要各部门间相互协调。

企业决策时，决策者需要获取本地信息。本地信息θi专门用于特定任务i，并且只能由分配给它的基层工作人员观察。基层单位将观察到的情景环境信息θi传送至上级接收者，上级接收者收到信息si，其中si=θi+εi。θi服从正态分布，期望为μi，方差为σθ2；εi服从正态分布，期望值为0，方差为σε2，且σε2=ρ1σθ2，ρ1的经济学含义为经理层相对于基层的信息劣势，也能表现为企业内部上下级沟通时的信息散失程度，ρ1越大企业垂直沟通效果越低。同样基层单位会将观察到的环境信息θi传递到其他平级部门，其他基层单位接收到的信息为s′ij(i≠j)，s′ij=θi+ε′ij，σε′2=ρ2σθ2。ρ2的经济学含义为其他平级单位相对于基层单位的信息劣势，也能表现为企业内部同级部门间沟通时的信息散失程度，ρ2越大企业水平沟通效果越低。依据棘轮效应(2)棘轮效应(Ratchet Effect)一词最初来自于对苏联计划经济制度的研究。计划经济体制下企业的年度生产计划根据上年的实际生产不断调整，当年好的表现反而会导致下年受到惩罚，因此，聪明的经理会隐瞒生产能力。这种基层经理隐瞒倾向被称为“棘轮效应”。后来棘轮效应也被应用于项目管理、预算管理等研究，主要特征是基层单位主观上不会向上级单位如实汇报本单位所面临的实际情况(韦森，1998[25]；郑石桥等，2010[26])。，企业的垂直沟通效果天然地低于水平沟通效果，因此有ρ1≥ρ2。

在此基础上本文推导出企业内部适应成本与协调成本。适应成本是指企业内部信息传输过程中的信息损失会导致上级单位实际收到的信息si与实际信息θi存在偏差，由此导致企业工序i的主要行动ai不能与企业所面临的实际情况θi相匹配，因而导致适应成本，其表达式为：

(1)

其中，AL为企业的适应成本，N为企业内部工序总数。直觉上，企业可以通过增加对当地环境的了解，做出更贴近现实的行动来降低适应成本。

协调成本是指某个工序主要行动ai与其他工序的辅助行动cji之间偏差导致的成本，其表达式为：

(2)

其中，CL为协调成本，α为企业的协调性需求。协调性需求是外生给定的，一般来说，企业建成投产后就常年保持不变。企业可以通过牺牲基层单位的灵活性与加强内部沟通效率降低协调成本。

(二)模型设立

接下来分别计算集权结构和分权结构下的期望利润。首先，分析集权模式时的企业利润函数。在集中决策的组织结构中，企业管理层能根据基层单位传递的信息做出相应的决策，并采用行政命令使基层单位执行。在做出决策的同时能事先协调好各部门的行动，实现完美的协调。因此，可以规避相应的协调成本，只需承担适应环境的适应成本。集权模式下企业利润函数为：

πC=K-N(ai-θi)2

(3)

其中，πC为集权决策结构下的企业利润。集权模式下，经理根据获得的信息si做出自己权力范围内的主要行动ai。决策者目标是利润期望值EπC最大化，那么最佳的行动ai就是式(3)的一阶条件。可以解得：

(4)

(5)

那么利润期望最大值：

(6)

与集权模式不同，分权模式下不能实现事前的协调而选择事后协调。被授权单位根据所获得的本地信息和与同事沟通获得对方的相关决策信息做出决策。在横向沟通问题处理上本文采用了与其他学者完全不同的处理方法，Dessein和Minami(2019)[10]为此引入了完美沟通概率的概念，那么横向沟通的协调成本就是非完美沟通时协调成本的期望值。为避免参数冗余，本文的模型在此区分了横向沟通成本和纵向沟通成本，这个方法避免了引入完美沟通的概念，使得模型更加简洁。

分权结构下决策者面临的利润函数为：

πD=K-[N(ai-θi)2+Nα(N-1)(cij-ai)2]

(7)

在此模式下，决策者一方面要根据观察到的信息θi和得到其他部门发送的其他工序的本地信息做出主要行动和N-1个辅助行动。做出主要行动时要综合考虑观察到的信息θi和预期其他部门做出的辅助行动。在不考虑激励不相容的情况下，做出辅助行动cji一定会将其设定为对其他部门本地情况的期望μ′i，且μ′i=E(θi|s′ij)。μ′i表示决策部门i对于其他部门j做出辅助行动cji的期望。其他部门同理做出主要行动和辅助行动，那么决策者的目标最大化企业利润期望值为：

EπD=K-E[N(ai-θi)2+Nα(N-1)(μ′i-ai)2]

(8)

在一阶条件下，最大化企业的利润期望值可以得到：

(9)

化简得到：

(10)

代入式(8)，得到：

(11)

(三)企业决策权配置影响因素分析

得到集权决策与分权决策结构下的预期利润后，再比较两种决策权配置模式下的预期利润差距：

(12)

本文仅考虑协调成本与适应成本的情况下，企业采用分权结构还存在控制成本(Christie et al.，2003)[17]。假设控制成本为C1，当C1≤ΔEπ即控制成本小于企业分权带来的收益时，企业会倾向于选择分权；而当C1≥ΔEπ即控制成本大于企业分权带来的收益时，企业会倾向于选择集权。参考Dessein和Minami(2019)[10]的方法，假定G(C1)是服从均匀分布的累积分布函数，因此，企业选择分权决策的可能性P为：

P=G(C1)

(13)

理论模型中并没有考虑决策者与企业所有者利益不一致带来的委托代理问题。在分权决策模式下，基层决策者的利益与企业整体利益存在偏差，可能会导致委托代理问题。但是诸多文献表明，科学的激励机制能够规避相关问题(Laffont和Martimort，1998[27]；Aghion和Tirole，1997[11])。在实证分析部分，本文将企业对基层单位的激励措施作为控制变量来应对这个问题。

1.企业协调性需求与企业决策结构

为了考察协调性需求对企业决策权配置的边际影响，在式(13)中对α求导，得到：

(14)

由此得到推论1：在其他条件不变的情况下，企业自身工序间的协调性需求越高，企业越倾向于选择集权的组织结构。

2.不确定性与企业决策结构

在研究决策模式问题时，不确定性是一个绕不开的变量。不止在适应协调的分析框架中，其他分析视角中也时常被提起，比如Williamson(1975)[2]研究表明，环境不确定性越大，决策者有限的心理和感官能力就越有可能紧张。因此，环境不确定性越大，知识就越专业化。环境不确定性和知识转移成本可能与环境的预期和意外变化相关。当环境快速变化时，信息量会增加，而对信息采取行动的延迟会导致知识过时。提高过时率和增加信息流量可以增强知识的专业化，为此目的，环境的变化是来自生产方(例如技术变化)还是来自需求方(例如品味的变化)并不重要。

回到本文的分析框架中，很显然企业所面临的环境不确定性越高，企业的适应成本也越高。按照式(13)，企业选择分权决策时，基层单位做出的行动决策也要考虑企业内部协调成本。因此，不确定性对企业决策结构的影响要综合考虑企业的协调性成本与适应性成本。本文通过对式(13)求导来分析企业所面临的环境不确定性对企业组织结构的影响：

(15)

由此得到推论2：当其他条件不变时，企业所面临的环境不确定性越高，企业更倾向于采用分权的决策结构，这一影响不受企业协调性需求的影响。

图1 理论逻辑框架

3.数字技术与企业决策结构

企业投资数字技术的初衷是获得生产率的回报。但在实践中每个企业数字技术投资的回报并非是一致的：某些企业投资回报会显著高于其他企业。个中差异可以通过企业某些特征来解释，正是这些特征导致了企业数字化投资回报率的差异。随着企业数字化转型的推进，企业的组织、管理、生产流程等都会发生改变，企业的组织决策结构亦是如此。那么，数字技术对企业决策结构的影响到底如何呢？事实上，数字技术对企业决策结构的影响是多维的。就如Huber(1990)[22]所描述的那样，数字技术对企业决策结构的影响来自于其自身的两类基本属性：沟通属性和辅助决策属性。因此，分析数字技术对企业决策结构的影响时也要从数字技术的两种属性出发。本文用两个分析框架分别说明数字技术两类属性对企业决策模式的影响。

首先，在专业知识分析框架下分析数字技术的辅助决策属性对企业决策权配置的影响。在Garicano(2000)[23]的专业知识理论框架下，企业生产运营有许多问题需要解决，决策权配置的最终目标是如何以最有效的方式解决企业运营过程中的问题。一般而言，简单、程序化的任务由层次结构较低层的人执行，非程序化、复杂的问题向上传递给管理层。如果基层单位具有较高的专业知识水平，那么为了降低向上的信息传递成本，最佳决策模式就是分权决策。如果基层单位的专业知识水平较低，为了降低基层单位的认知负担，最佳决策方式是集权决策。企业数字化提供了更快速和低成本地存储和检索大容量数据库的能力、更强的数据分析能力以及更高效的决策模型。这些能力直接提高企业基层单位解决问题的能力和相关专业知识水平。在此情况下，基层单位比较容易获得较高的专业知识水平，为避免向上的信息传递成本，最佳决策方式就是分权决策。

由此得到推论3a：从专业知识视角来看，信息化应用会提高企业的分权倾向。

其次，回到协调与适应分析框架中分析信息技术的沟通属性对企业决策结构的影响。本文最初将沟通质量(模型中的ρ1和ρ2)视为外生参数，但在这一部分的讨论中将沟通质量作为内生的组织设计变量。企业可以通过更新技术、变革组织等方式促进员工与经理和员工之间的沟通。例如，数字技术应用能够提高企业跨越时间与空间的信息沟通能力；大数据等技术的应用有助于企业快速沟通，精准针对目标群体，更可靠、更低成本地记录和索引通信事件的内容和性质，更有选择地控制访问、参与交流活动或网络。这些方式能同时作用于企业的横向沟通与垂直沟通，也就是说能影响企业内部两个方向的信息劣势。两个方向的信息劣势则会同时影响企业内部的协调成本和适应成本：水平方向上的信息优势能降低企业内部协调成本；而垂直方向上的信息优势能降低企业的适应成本。但是两者的变动幅度是不同的，协调性成本的变动还受到企业协调性需求的影响。当企业协调性需求很高时，数字化带来的适应成本降低小于其带来的协调成本降低；当企业协调性需求较低时，数字化带来的适应成本降低大于其带来的协调成本降低。

总的来看，企业数字化能同时提高水平与垂直方向的信息沟通效率，进而同时降低企业的协调成本与适应成本。企业在应用数字化技术后会权衡两者及其对企业利润的影响，再选择相应的决策模式，进一步地，协调性需求对权衡结果有极大的影响。因此，当企业协调性需求很高时，数字化带来的适应成本降低小于其带来的协调成本降低，此时数字化会带来集权；当企业协调性需求较低时，数字化带来的适应成本降低大于其带来的协调成本降低，此时数字化会带来分权。

由此得到推论3b：企业数字化通过影响企业内部信息沟通效率，进而影响企业的决策权配置，但会受到企业协调性需求的影响。当企业协调性需求很低时，数字化会提高企业的分权倾向；当企业协调性需求很高时，数字化提高企业分权倾向的边际效应越来越低。

四 实证研究

上文理论模型已经证明企业的协调性需求会影响企业的协调成本、企业面临的环境不确定性能够影响企业的适应成本，进而影响企业的纵向分工结构。特别地，协调性需求促使企业采用集权的决策结构，而企业所面临的环境不确定性促使企业采用分权的决策结构。随之的分析发现，数字技术能够通过影响垂直方向的信息沟通效率来降低企业的适应成本，进而提高企业的集权倾向，但是水平方向信息沟通效率也能降低企业内部的协调成本，进而推动企业决策结构走向分权，两种效用强弱受到企业内部协调性需求的影响。本部分针对上述理论分析，使用微观企业数据对相关推论进行实证检验。

(一)计量模型设定

在世界银行的调查数据中，企业对基层单位的决策权授权强度是典型的离散型排序数据。直接使用普通的OLS回归会将排序视为基数来处理，这样可能影响估计的准确性。当然也有研究认为，虽然两者的准确性有差别，但是只要模型设定正确，OLS估计和Orderd Probit(简称“Oprobit”)模型并无优劣之分。鉴于此，本文将主要采用Oprobit模型进行回归估计。

Oprobit模型将企业对基层单位的决策权授权强度作为排序变量看待，需要使用潜变量推导出MLE(极大似然估计)估计量。

(16)

(17)

(18)

假设ξi～N(0, 1)分布，X表示所有解释变量，Φ(·)表示累积分布函数，则Pi可以表示为：

P(deci=1)=Φ(c1-Xβ)

P(deci=2)=Φ(c2-Xβ)-Φ(c1-Xβ)

P(deci=3)=Φ(c3-Xβ)-Φ(c2-Xβ)

(19)

P(deci=4)=Φ(c4-Xβ)-Φ(c3-Xβ)

P(deci=5)=1-Φ(c4-Xβ)

本文通过有序Probit模型(16)来检验协调性需求、环境不确定性和企业数字化对企业分权决策的影响。根据前文数理模型得出的推论，预计模型中企业协调性需求的系数为负，环境不确定性的系数为正。模型(17)加入了企业协调性需求、环境不确定性与ICT的交互项和企业协调性需求与环境不确定性的交互项来确定决策结构的最终决定因素。为应对因同一城市或行业企业之间而出现的截面相关问题，本文采用的是根据城市-行业进行聚类调整的稳健性标准误。

(二)数据来源

本文实证部分采用2005年世界银行针对中国内地企业投资环境的调查数据。此次调查范围涵盖中国内地120个城市共12400家工业企业，包括中国内地除西藏以外所有省级区域。其中，在北京、上海、天津、重庆四个直辖市各抽取200家企业样本，而在其他116个城市各抽取100家企业样本，行业方面覆盖了《国民经济行业分类》(GB/T4754-2002)中包括的30个制造业大类行业。调查一共设计了两份问卷：第一份专为企业经理设计，问卷问题涵盖企业基本信息、基础设施和服务、投融资环境、企业与客户、供应商及政府间的关系等；第二份问卷是为财务经理和人力资源经理设计的，调查内容包含企业的所有权信息、财务指标和人力资源结构等。剔除主要变量缺失的样本，处理后样本数量为11658个。

1.被解释变量

本文采用公司经理调查问卷中关于企业对基层单位授权强度(问题编号：i10)的调查结果作为被解释变量。问卷中提问公司经理“公司的基层经理(或职工)有多少程度决策权力？”。回答选项1—5依次为：没有(none)、有一点(a little)、一些(some)、强(strong)、很强(very strong)，据此本文将回答选项依次赋值为1—5。图2展示数据中各个选项的频数图。从图中可以看到，超过一半的企业对基层员工和低级经理有“一些”决策授权，大约有2500家企业完全没有对基层授权，极少数企业对基层有很强的授权。

图2 基层授权强度分布图

2.解释变量

(1)协调性需求

协调性需求主要度量企业内部各工序的合作程度要求，本文在协调性需求的度量方法上采用邵文波等(2015)[28]的做法，利用Bombardini et al.(2012)[29]计算的美国行业层面的团队合作程度指标与中国的行业分类相匹配，最终得出我国行业层面的协调性需求指标。Bombardini et al.(2012)[29]整合利用O*NET数据库所提供的劳动力对于自身所属行业在团队合作、决策相互影响和交流频繁程度等几方面的赋值打分，构建了每个行业的团队合作指标。一般来说，团队合作程度越高，说明企业内部各个工序间的协调性需求也越高。

根据该指标，协调性需求较高的前3个行业为：电气机械制造业、专用设备制造业和电子通信设备制造业；协调性需求较低的后3个行业为：纺织服装业、纺织业和橡胶制品业。这与本文的直觉比较一致，协调性需求与生产过程复杂程度具有一定的相关性，生产工序越多越需要劳动力之间配合和协调，这一现象可以印证本文理论模型中的协调性需求和工序数的参数关系。

表1 各行业协调性需求指数

(续上表)

(2)工序复杂度

工序为产品价值链的基本组成单位，相似的概念包括价值活动、阶段或任务(Porter，1985[30]；葛顺奇和罗伟，2015[31])。工序复杂度对应上文数理模型中的工序数目N。按照模型中的假设，企业的工序都是同质的。因此，企业生产过程中，生产工序越多，企业的工业增加值率越高(葛顺奇和罗伟，2015)[31]。采用数据中2002—2004年三年间企业的工业增加值率作为企业的工序复杂度度量指标。具体计算公式如下：

(20)

其中，Va_rate为工业增加值率，va为企业的工业增加值，incom为企业总收入。工业增加值采用倒算法计算得到：工业增加值=营业收入-中间投入+应缴增值税。首先用制造费用、管理费用、销售费用合计减去职工工资福利等不属于增加值的项目，倒算出三项费用中的中间消耗，然后加上直接材料与利息支出，得到工业中间投入总和。

(3)企业数字化

按照理论分析的设定，企业数字化能同时影响企业的信息沟通交流效率和企业实际处理问题的信息化程度。本文参考刘政等(2020)[32]的方法，从企业信息设备数字化和人员数字化来度量企业数字化，即ICT投资应用和员工使用ICT比重。具体来看，目前有两种度量角度：一种是从物资的角度，按照企业固定资产中信息化资产的比例或者通过计算信息化使用的相关费用占总费用的比例来衡量；另外一种方式是从企业内部生产方式的角度，采用企业内部生产方式的信息化水平来度量。

本文采用第二种度量方式。具体来说，参照邵文波等(2018)[33]、王永进等(2017)[34]的研究，直接采用调查问卷中“企业经常使用计算机的员工占所有员工的比例”来衡量企业生产过程中的信息化应用程度。大部分研究采用信息技术(IT)资产占总资产的比例来度量企业信息化应用程度，但是该度量指标会受到企业炫耀性投资的干扰(Triplett，1999)[35]。企业在实施信息化过程中，除了软硬件设备等显性的信息化资产投资以外，还需对企业员工进行信息化培训和组织变革等隐性投资以适应新技术的应用，使用计算机的员工比例能够更为直接地反映企业的信息化程度。

(4)环境不确定性

学者在实证研究企业内部决策模式相关问题时，会从技术水平、经营模式等诸多方面度量企业所面临的环境不确定性。按照Acemoglu et al.(2007)[6]“企业处于技术前沿时面临的环境不确定性越高”的度量思路，本文从技术水平的维度度量企业面临的环境不确定性，即采用企业的研发投入费用对数衡量(为规避对调查数据中0值取自然对数后对数值的影响，实际处理时对每个数值都加1后再取自然对数)，这一指标能捕捉到企业的研发强度，以此来表示企业所面临的环境不确定性。

3.其他控制变量

参照已有研究，本文还控制了一系列影响企业决策结构的因素。其中，企业层面的因素包括：(1)企业规模(Size)。分别用3个指标来表示企业规模：2002—2004年三年内，企业年平均营业收入(s)的自然对数、企业年平均雇佣人数(l)的自然对数、企业增加值(va)的自然对数。企业规模越大，经理层对基层的掌控能力越弱，因此，预计在一定程度上企业规模与企业分权程度正相关，即规模越大的企业越有可能采取分权的组织结构。但是3个指标的含义各不相同，因此回归结果也可能不一致。(2)基层激励(Incentive)。采用“部门经理奖金是否与部门绩效有关？”这一问题的回答度量企业是否存在基层激励，0表示企业不存在基层激励相容措施，1表示该企业实施了基层激励相容措施。按照委托代理决策权配置理论，存在激励相容措施的情况下，克服了分权决策的控制成本，提高了企业分权决策的倾向。因此，本文预计该变量系数为正。(3)总经理是否受过高等教育(Education)。马克斯韦伯基于专业知识的决策权配置理论认为，企业的权力应该授予那些掌握专业知识的人，企业总经理是否受过高等教育会影响企业的权力分配。但是企业高管的专业知识有可能是通用知识也有可能是专业知识。因此，这种影响可能是双向的：一方面总经理受过高等教育提高了其知识优势，有利于企业集权；另一方面，总经理的知识优势也能提高其掌控基层的能力，因而有利于企业分权。所有回归都引入城市与行业虚拟变量来控制城市与行业固定效应。

表2报告了所有变量的描述性统计结果。

表2 变量描述性统计表

接下来，通过相关关系分析，初步判断各个因素与企业分权决策的相关性。表3中，协调性需求与企业分权强度在5%的水平上正相关，所得结果似乎与理论分析矛盾，可能的原因是协调性需求指数采用的是行业层面的数据，且存在混杂因素。

表3 变量相关系数

(续上表)

上述分析只是初步印证了关于企业协调性需求、环境不确定性与企业分权决策的理论分析结论。相关性分析很直观，但是除了上述几个因素之外，还有其他因素会影响企业分权程度。如果要准确考察企业决策结构的影响因素，必须要控制其他变量，为此，下文将进行规范的计量分析。

(三)实证结果分析

1.基准回归结果

按照式(16)，表4依次考察了企业协调性需求、企业工序和环境不确定性对企业分权倾向的影响，实证中均控制了行业与城市固定效应。其中，列(1)单独考察了企业协调性需求对企业决策权分配的影响。从实证结果来看，企业协调性需求(Co)的序数Probit回归系数为-0.4107，在10%水平上显著，说明企业工序的协调性需求越高，企业越倾向于不选择分权结构，所得结论与推论1一致。列(2)则考察了企业工序复杂度对企业分权决策倾向的影响。根据理论分析，工序复杂度系数应与企业协调性需求系数的符号一致为负。回归结果显示，工序复杂度回归系数为-0.0163，在5%水平上显著。列(3)考察的是企业面临的环境不确定性对企业分权决策倾向的影响。根据推论2，企业面临的环境不确定性越高，企业越倾向选择分权决策。回归结果显示，环境不确定性的系数为0.0159，在1%水平上显著，结论与推论2一致。列(4)考察了企业数字化对其基层权力配置的影响。回归结果显示，企业数字化的系数为0.2937，在1%水平上显著。说明在本文样本中，企业数字化能够促使其更多地选择向基层单位授予决策权，这与理论分析推论3a的结果一致。当前的实证结果并不一定能说明企业数字化的影响是绝对的，下文将深入分析协调性需求与企业数字化相互作用对企业决策权配置的影响。最后，模型(5)报告了加入所有核心解释变量和控制变量后的有序Probit回归结果，各个解释变量系数显著性水平与列(1)—列(4)差异不大。

表4 协调性需求、环境不确定性、数字化与企业决策权配置

(续上表)

控制变量方面，企业实施了激励措施与企业选择分权决策模式的倾向存在显著为正的相关关系，这一结果与Dessein(2002)[12]等学者的委托代理决策权配置理论相一致。激励相容措施克服了分权决策带来的控制成本，因而能够提高企业选择分权决策的倾向。高管学历对企业决策权配置的影响是双重的：一方面高管学历能提高经理层对基层决策的掌控和监管能力，提高企业选择分权决策模式的倾向。另一方面，高管学历越高说明企业的专家知识比较集中在高层，能够促进决策权集中。从实证结果来看，高管受教育程度的回归系数显著为正，说明企业总经理受教育程度越高，越能放手让基层自主决策。企业规模越大，高层对基层的掌控能力越弱，为了提高决策的灵活性，企业越倾向于选择分权决策模式。从实证结果来看，雇佣人数这一企业规模度量指标的系数显著为正，增加值指标系数显著为正，营业收入指标系数显著为负。

值得注意的是，此处构建的有序Probit模型属于非线性模型，且随机效用是序数型变量，表4结果虽能确定各因素对企业分权决策倾向有显著影响的属性及影响方向，但不能直接使用参数估计的绝对值判定属性变化对效用的影响程度。因此，本文还通过对关键影响因素进行边际效应分析，以确定各个变量变化对企业分权决策程度的具体影响。表5汇报了表4模型(4)中协调性需求、工序数目、环境不确定性和数字化对企业分权决策程度的边际效应。总体来说，各影响因素对企业分权决策程度的边际效应符号与其对应的回归系数符号一致。

表5 核心解释变量边际效应分析结果

(续上表)

具体来看，在所有解释变量的均值处，协调性需求对企业基层分权程度的边际影响在1%水平上显著，且影响较大。以“没有授权”为例，在其他条件不变的情况下，协调性需求每增长1单位，企业对基层单位授权强度为“完全没有”的概率上升17.1%，对基层单位有“很强授权”的概率下降1.7%。总的来看，随着协调性需求的增加，企业分权的概率逐渐下降，集权的概率逐渐提高。工序复杂度对企业分权决策的边际效应虽然在1%水平上显著但绝对值相对较小。工序复杂度提高1%，企业对基层经理和职工“没有授权”和“有一点授权”的概率分别提高0.4%和0.1%，“强授权”的概率降低0.3%。这说明，工序复杂度能提高企业集权的概率，但是其对企业集权的边际效应递减。同样，环境不确定性对企业分权决策的边际效应在1%水平上显著。在其他条件不变的情况下，作为衡量企业面临的环境不确定性的指标，研发投入每提高1%，企业对基层“没有授权”的概率降低4%，“有些授权”的概率提高3%。企业数字化程度对企业分权决策的边际效应十分明显，且均在1%水平上显著。在其他条件不变的情况下，企业数字化程度提高1%，对应企业对基层“没有授权”的概率降低7.3%，“有一些授权”的概率提高6.2%。这说明数字化能提高企业分权决策的倾向。

2.调节效应分析

上文基准回归发现，企业的协调性需求(3)企业工序复杂度与企业协调性需求的性质一致，且两者在理论上有着极强的相关性：一般来说，企业生产过程中工序数目越多，企业整体的协调性需求越高。因此，本文不再单独对企业工序复杂度的边际效应进行分析。、面临的环境不确定性和数字化程度都会影响企业向基层单位授权的意愿。接下来本文将检验理论部分中提到的各因素相互关系对企业基层授权的影响。

(1)协调性需求对环境不确定性与企业分权关系的调节效应检验。推论2中提到，企业所面临的环境不确定性越高，企业越倾向于采用分权的组织结构，其对企业选择分权决策的边际效应并不会受到企业协调性需求的影响。因此，本文设计了协调性需求对环境不确定性与企业分权关系的调节效应模型来检验这三者的关系。具体地，首先按照式(17)检验企业协调性需求对环境不确定性与企业分权是否存在调节效应，然后按照分组回归的方式考察环境不确定性系数是否存在显著的组间差异，结果如表6所示。

表6 协调性需求对环境不确定性与企业分权关系的调节效应检验

表6结果显示：企业协调性需求与环境不确定性的交互项(Co×Un)系数相对较小且不显著。这一结果验证了推论2，即企业面临的环境不确定性越高，企业选择分权决策的概率越高，而且其边际效应并不受企业协调性需求的影响。为检验结果的稳健性，后续还进行分组回归，以协调性需求排序将所有样本平均分为低协调性需求样本和高协调性需求样本。回归结果如表6列(2)和列(3)所示，环境不确性的系数变化很小，这一结果也肯定了前文理论分析中得到的推论2。总之，两种方法的实证结果都说明企业面临的环境不确定性对企业决策结构的影响是直接的，并不会受企业协调性需求的影响。本文结论似乎与Dessein和Minami(2019)[10]的结论不一致，他们研究发现企业协调性需求会影响企业所面临的环境不确定性对企业决策权配置的影响。可能的原因是：他们的研究对象是零售行业企业，而本文主要研究制造业企业，研究样本的行业差异导致结论不一致。

(2)协调性需求与数字化的调节效应检验。与环境不确定性不同，理论分析认为数字化对企业纵向分工结构的影响应该会受到企业协调性需求的影响：当企业协调性需求很高时，数字化会提高企业的集权倾向；而当企业协调性需求很低时，数字化会提高企业分权的倾向。实证结果如表7所示。

表7 协调性需求对企业信息化作用于分权决策的调节效应检验

表7列(1)结果显示，协调性需求与数字化交互项(Co×ICT)系数为-0.8039，在10%水平上显著，这说明企业协调性需求对数字化与企业分权决策存在负向调节效应。当企业协调性需求很高时，企业更倾向于集权决策，企业的信息化应用放大这种趋势；当企业协调性需求较低时，企业更倾向于采用分权决策的分工结构。这体现出数字技术对企业决策结构的影响并非绝对的。列(2)和列(3)为分组回归的结果，同样按照企业协调性需求的赋值将企业样本平均分为低协调性需求样本和高协调性需求样本。从结果来看，低协调性需求样本组中，企业数字化的回归系数为0.3639，且在1%水平上显著；而在高协调性需求样本组中，企业数字化的回归系数为0.1940，且在5%水平上显著。简单观察发现，两者差距颇大。由此可见，数字技术对企业决策结构的边际效应并非如以往研究所认为的那样，数字技术应用绝对地提升企业的分权倾向。这种现象与环境不确定性对企业决策结构的影响迥然不同：无论企业的协调性需求如何，企业所面临的环境不确定性越大，企业越倾向于分权。

按照推论3b，当企业协调性需求很低时，数字化能提高企业的分权倾向；当企业协调性需求很高时，数字化提高企业分权倾向的边际效应越来越低。为进一步探究极端情况下信息技术对企业决策结构的影响，考虑样本平衡，分别选取协调性需求指数大于4.1和小于4.05的两组样本进行实证检验，样本数分别为2467和5311。

表8 协调性需求极端值样本回归结果

表8为极端值回归的结果，Co>4.1样本的ICT系数不显著为正，说明在协调性需求大于4.1的企业中，应用数字技术并不会影响企业的分权倾向。而Co<4.05样本的ICT系数为0.3722，且在1%水平上显著，说明在协调性需求小于4.05的企业中，应用数字技术会让企业偏向于分权。遗憾的是，本文采用的协调性需求指数来自于行业层面并未精确到企业层面，因此，未观察到当协调性需求高于临界数值时，数字技术应用提高企业集权倾向。

总而言之，诸多证据均支持本文结论，企业的数字化应用会影响企业决策权配置。并且这种影响受到企业协调性需求的影响：当企业协调性需求很低时，数字化能提高企业的分权倾向；企业协调性需求越高，数字化应用提高企业分权倾向的边际效应越来越低。

五 结论与政策启示

随着人工智能、大数据等新型信息技术的发展，数字经济时代的企业决策模式问题日益受到重视(陈国青等，2020)[4]。企业决策模式正随着经济全球化和企业信息化不断调整，既有企业从集权走向分权，也有企业从分权走向集权。而这一现象与企业内部的协调性需求、企业所面临的环境不确定性和企业的数字化程度有着密切关系。基于此，本文首先通过理论分析得到企业协调性需求、环境不确定性和企业数字化与企业决策权配置的相关理论假说，然后采用中国企业层面数据进行实证检验，为数字经济时代企业决策模式转型提供参考。

(一)研究结论

本文基于不完全契约理论框架构建了企业协调性需求、环境不确定性与企业决策结构的理论模型，分析企业数字化对企业决策结构的影响。接着在理论模型的基础上设立计量模型来验证相关推论的合理性。得到的主要研究结论为：

第一，企业生产过程中各工序间内在的协调性需求影响决策结构。企业协调性需求越高，多个工序间的协调成本越高，这就要求生产过程相互协调。集权模式下，管理层集中决策，企业能实现事先协调规避协调成本；而在分权模式下，决策由基层单位自行做出，协调成本难以规避。因此，企业协调性需求增加会导致企业采取集权决策模式。

第二，企业面临的本地环境不确定性影响决策结构。企业所面临的环境不确定性越高，适应成本越高，企业更倾向于采用分权的决策结构，这一影响不受企业协调性需求的影响。

第三，数字化应用影响企业决策结构。数字技术对企业决策结构的影响并不是线性、单调的。在更好沟通的情况下，数字技术使企业更加适应当地环境，这反过来又加强各工序之间的协调性。因此，数字化对企业决策结构的影响形成了两个方向不可相互抵消的作用力，最终如何抉择需要考虑企业协调性需求。数字化能提高水平与垂直方向的信息沟通效率，进而同时降低企业的协调成本与适应成本。企业应用数字技术后会权衡两方面对利润的影响，再选择相应的决策模式，进一步地，协调性需求对权衡的结果有极大影响。因此，当企业协调性需求很高时，数字化引发的适应成本降低小于其引发的协调成本降低，此时数字化会导致集权；当企业协调性需求较低时，数字化带来的适应成本降低大于其带来的协调成本降低，此时数字化会导致分权。这一发现在一定程度上解释了为何沃尔玛等企业在应用信息技术时采用集权决策模式，而非如早期实证研究所揭示的那样，在数字技术应用后企业会倾向采用分权模式。

(二)管理启示

毫无疑问，经济全球化和以数字化技术为代表的新一轮技术变革对企业管理和决策模式产生了深远影响。经济全球化扩大了企业空间上的经营范围与领域，数字化则改变了信息获取、资源分配以及产销协同的方式，这些对企业决策权配置有着重要影响，而企业内部的决策权配置直接影响企业绩效。在此背景下，了解企业决策权配置的决定因素以及信息化进程对其的影响就显得尤为重要。认识到企业决策权配置形成的原因、机制以及发展趋势后，需要有针对性地应对，使企业数字化转型进程与企业决策模式相匹配。根据研究结论得到以下政策启示：

第一，协调性需求越高的企业越倾向于采用集权决策模式。企业要根据自身所处行业的特性来选择对应的决策模式：对于那些协调性需求较高，即团队合作程度要求高的行业企业应选择相对集中的决策模式来降低协调成本；而对于那些协调性需求较低的企业则可以选择分散的决策模式，向基层单位授予更多的决策权。而企业所面临环境的不确定性越高，企业更倾向于采用分权的决策结构，这一影响不受企业协调性需求的影响。因此，企业选择合适的决策权配置模式时应当考虑自身所处环境的不确定性：对于那些处于行业(或技术)前沿、面对市场环境比较复杂，即面临较强环境不确定性的企业应当考虑采用分权决策模式。总的来说，企业决策权配置时要审视自身所处行业特性和所处环境特点，综合权衡，选择与企业发展相匹配的集分权管理模式，提高组织决策效率。

第二，企业信息化与数字化会影响企业的纵向分工结构，但这种影响受到企业协调性需求的影响。当企业协调性需求很低时，信息化应用能提高企业的分权倾向；当企业协调性需求很高时，数字化应用提高企业分权倾向的边际效应越来越小，当企业协调性需求高于某个临界值时，企业的数字化应用甚至会提高企业的集权倾向。因此，企业实施信息化和数字化策略应当综合考虑企业内部工序的协调性需求，选择相应的决策模式以更好利用信息技术来提高企业绩效，否则就会陷入“信息技术生产率悖论”。

第三，企业决策权配置变化属于组织变革范畴。但组织变革需要投入时间与资源，且颇具风险，企业重新评估和配置内部流程，往往还要重新配置供应链和分销链，这种调整还不能保证一定会成功，成熟企业往往有内部动机不去改革自身的组织结构从而导致组织惯性。因此，企业要提升知识扩散能力和知识学习能力，利用外部的创新生态系统，发挥人才、合作伙伴和共享服务的知识外溢效应，完成合适的组织变革。其中可行的一个方法是购买管理咨询服务，帮助企业理清自身的工作流程，评估所处的宏观环境，从而使企业捕捉其内在的协调性需求和面临的环境不确定性，进而选择合适的决策权配置模式。

最后，需要指出的是，新一轮信息技术革命对企业决策模式的影响是个仍在不断演变的动态过程，还存在一系列值得深入挖掘和完善的领域。人工智能、大数据等技术进步可能会颠覆企业决策理论的一些假设，进而对企业如何进行决策权配置产生影响。当前采用的决策准则是人的有限理性和信息不充分、不对称条件下的权宜之计，而大数据和人工智能的发展会极大程度放松以上约束条件，其庞大的信息处理能力和绝对理性特征可以实现对数据更为科学的分析与整合，优化管理者的决策环境，突破人为因素下的生理局限，以最优决策为原则实施管理活动。因此，大数据和人工智能技术发展带来的决策准则颠覆对企业决策权配置的影响将成为未来重要的研究议题，有利于补充和丰富现有文献，为中国推进经济高质量发展提供可靠的政策启示。